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基于数字孪生的制造工艺参数优化与自适应控制1

基于数字孪生的制造工艺参数优化与自适应控制

摘要

本报告系统研究了基于数字孪生技术的制造工艺参数优化与自适应控制体系。随

着工业4.0和智能制造的深入推进，传统制造工艺参数优化方法已难以满足高精度、高

效率的生产需求。数字孪生技术通过构建物理实体的虚拟映射，实现了制造过程的实

时监测、预测与优化控制。报告首先分析了当前制造工艺参数优化的技术瓶颈与市场需

求，然后构建了融合多源数据采集、高精度建模、智能算法和自适应控制的理论框架。

技术路线部分详细阐述了从数据采集、模型构建到优化控制的全流程实施方案，包括传

感器网络部署、数字孪生平台架构、机器学习算法选择等关键技术环节。通过某汽车零

部件制造企业的案例验证，该系统可将工艺参数优化效率提升40%以上，产品合格率

提高15%，能源消耗降低20%。报告最后分析了技术实施过程中的潜在风险及应对策

略，并提出了分阶段实施计划与保障措施。本研究为制造业数字化转型提供了系统化的

解决方案，对推动我国制造业高质量发展具有重要参考价值。

引言与背景

1.1研究背景与意义

制造业作为国民经济的支柱产业，其发展水平直接关系到国家综合实力。随着全球

制造业竞争格局的深刻变化，传统制造模式面临效率低下、资源浪费、质量不稳定等严

峻挑战。据国家统计局数据显示，2022年我国制造业增加值占GDP比重为27.7%，但

制造业劳动生产率仅为美国的20%左右，工艺参数优化不足是造成这一差距的关键因

素之一。数字孪生技术作为工业互联网的核心组成，通过构建物理世界与数字世界的实

时交互，为制造工艺参数优化提供了革命性解决方案。美国通用电气公司(GE)通过数

字孪生技术优化航空发动机工艺参数，使生产效率提升25%，能耗降低18%。德国西门

子公司在安贝格电子工厂应用数字孪生技术，实现工艺参数的实时优化，产品缺陷率降

低40%。这些成功案例表明，数字孪生技术在制造工艺优化领域具有巨大潜力。

1.2国内外研究现状

国际上，数字孪生技术研究始于2002年美国密歇根大学教授MichaelGrieves提出

的概念框架。近年来，随着物联网、大数据和人工智能技术的发展，数字孪生在制造业

的应用研究取得显著进展。欧盟”地平线2020”计划投入12亿欧元支持数字孪生相关研

究，重点突破高精度建模和实时控制技术。美国国家标准与技术研究院(NIST)发布的

《数字孪生制造业路线图》明确提出，到2025年实现制造工艺参数的自主优化。国内方

面，中国工程院院士李培根团队在《数字孪生：智能制造的关键使能技术》一文中系统

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阐述了数字孪生的技术体系。华为、海尔等企业已开展数字孪生应用试点，但主要集中

在设备健康管理领域，工艺参数优化应用尚处于起步阶段。据中国信通院《数字孪生发

展白皮书》统计，2022年我国数字孪生市场规模达210亿元，年增长率35%，但制造

工艺优化应用占比不足15%，市场空间广阔。

1.3研究目标与内容

本研究旨在构建基于数字孪生的制造工艺参数优化与自适应控制系统，实现制造过

程的智能化、精准化和高效化。具体目标包括：建立高精度制造工艺数字孪生模型，开

发多源数据融合算法，构建工艺参数优化决策引擎，实现控制指令的实时反馈与调整。

研究内容涵盖五个方面：一是制造工艺多物理场耦合建模方法；二是异构传感器数据采

集与处理技术；三是基于机器学习的参数优化算法；四是自适应控制策略与执行机制；

五是系统集成与验证评估。通过这些研究内容的突破，将显著提升我国制造业的智能化

水平，为制造强国战略提供技术支撑。

研究概述

2.1项目定位与特色

本项目定位于制造业数字化转型关键技术研究与应用示范，具有三大特色：一是全

流程覆盖，从原材料到成品全生命周期工艺参数优化；二是多技术融合，集成物联网、

大数据、人工智能和先进控制技术；三是行业通用性，研究成果可广泛应用于汽车、电

子、装备制造等重点行业。与传统工艺优化方法相比，本项目采用数字孪生技术构建虚

实映射，突破传统方法依赖专家经验、响应滞后、优化范围有限的局限。例如，在注塑

成型工艺中，传统方法通常只能优化温度、压力等35个参数，而本系统可同时优化12

个以上关键参数